Dentro de la revuelta en la unidad de IA Aplicada de Meta

      Se necesita un tipo particular de disfunción para que un empleado secuestre una transmisión en vivo de toda la empresa y exija a los anfitriones que transmitan un mensaje a un ejecutivo senior: que él es, en pocas palabras, basura. Eso sucedió dentro de Meta este mes. Según una grabación escuchada por WIRED, el estallido, en una llamada abierta a miles de empleados, no se trataba realmente de un ejecutivo. Fue la señal más fuerte hasta ahora de lo mal que han empeorado las cosas dentro de Applied AI, la unidad de aproximadamente 6,500 personas que Mark Zuckerberg construyó en marzo para impulsar su apuesta más cara en inteligencia artificial. “Es literalmente el gulag”, dijo un empleado a WIRED. “De repente, no tienes ningún propósito en la vida”. La apuesta de $14.3 mil millones, y la maquinaria detrás de ella. Esa apuesta tiene un nombre: Alexandr Wang. El verano pasado, Meta pagó $14.3 mil millones por una participación del 49 por ciento en la startup de etiquetado de datos de Wang, Scale AI, e instaló al joven fundador como su director de IA, liderando los nuevos Meta Superintelligence Labs. Applied AI es la maquinaria destinada a convertir sus modelos de prometedores en competitivos con Claude y ChatGPT. El 💜 de la tecnología de la UE. Los últimos rumores de la escena tecnológica de la UE, una historia de nuestro sabio fundador Boris, y un arte de IA cuestionable. Es gratis, cada semana, en tu bandeja de entrada. ¡Inscríbete ahora! El problema es lo que realmente hace esa maquinaria. Applied AI está liderada por Maher Saba, un veterano de Meta de 12 años y ex vicepresidente de Reality Labs, que reporta al director de tecnología Andrew Bosworth. Como documentó Gergely Orosz de The Pragmatic Engineer en un relato detallado esta semana, entre el 30 y el 50 por ciento de los ingenieros en equipos de producto central, infraestructura y seguridad fueron reasignados a un grupo interno enfocado en el etiquetado de datos y el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana, el trabajo de humanos en el bucle que mejora los modelos de IA. Alrededor de 6,500 personas ahora están en él; según su estimación, uno de cada cinco o seis ingenieros de Meta puede estar etiquetando datos a tiempo completo. Durante la mayor parte de la historia de Meta, los ingenieros elegían sus propios equipos. Ahora, según un memorando interno del jefe de la unidad visto por Reuters, las transferencias no eran opcionales. Las personas trasladadas en contra de su voluntad comenzaron a llamarse reclutas. Vigilancia, despidos y tokenmaxxing. Nada de esto sucedió en un vacío. En mayo, Meta recortó alrededor de 8,000 empleos, una décima de su fuerza laboral, días después de trasladar a miles más a equipos de IA. Alrededor de la misma época, el personal protestó contra un sistema que rastrea sus pulsaciones de teclas y clics del mouse para cosechar datos de entrenamiento de IA, sin opción de exclusión; más de 1,600 firmaron una petición, y una oficina lo apodó la “Fábrica de Extracción de Datos de Empleados”. Después de la reacción, Reuters informó el 2 de junio que Meta había comenzado a permitir que el personal pausara el seguimiento durante hasta 30 minutos a la vez y solicitara exenciones. Luego estaban los incentivos. Los ingenieros aprendieron que el uso de tokens se tendría en cuenta en las evaluaciones de desempeño, por lo que comenzaron a quemar tokens por el simple hecho de hacerlo, un juego de estatus que la industria llegó a llamar tokenmaxxing. Según The Information, el personal de Meta consumió 60.2 billones de tokens de IA en 30 días, lo que a precios de lista costaría cientos de millones de dólares. El resultado perverso, argumenta Orosz: una interrupción causada por un código generado por IA descuidado podría no hacer que te despidan, pero escribir código a mano podría. La factura llega. Esa cultura tiene un costo. El 30 de mayo, Meta sufrió lo que Orosz llama la interrupción más embarazosa en su historia: una ola de toma de cuentas de Instagram, incluidas cuentas de alto perfil, después de que su IA de soporte podría haber sido engañada para enviar un código de restablecimiento de contraseña al correo electrónico de un atacante. Los equipos de seguridad de Meta, desmantelados por las reasignaciones, fueron sorprendidos desprevenidos; su director de seguridad de la información se fue días después. Meta ha tenido que congelar por separado algunos trabajos de datos de IA después de que una violación pusiera en riesgo secretos de entrenamiento. Incluso el liderazgo ha dejado de pretender. El CTO Andrew Bosworth dijo al personal que la reorganización de IA era “atroz” y que la moral estaba cerca de lo peor que había visto en 20 años, comparable a Cambridge Analytica. El director de producto Chris Cox describió la “locura de esta empresa” y comparó el período con “correr un maratón en medio de una tormenta de granizo”, antes de instar a una revisión de la realidad sobre la tecnología misma: la IA, dijo, “no es ni dios, ni es el diablo”. Ahora Zuckerberg está tratando de estabilizar el barco. En un memorando del viernes, admitió que los cambios habían “causado angustia” y que “hemos cometido errores y casi con certeza cometeremos más”. Ha prometido no realizar más despidos a nivel de empresa durante el resto de 2026, se ha movido para limitar una relación de gerente a reportes que había crecido hacia 50 a uno en equipos como Applied AI, ha aumentado los presupuestos para eventos de equipo y ha propuesto un hackathon de IA a nivel de empresa, una idea que los empleados odiaban abiertamente. Si eso es suficiente para detener el éxodo es otra pregunta: Orosz informa un aumento de ingenieros de Meta que se inscriben en servicios de preparación para entrevistas desde mayo. La historia de advertencia. La parte más extraña es que el negocio está en auge. Meta publicó $56.3 mil millones en ingresos del primer trimestre, un aumento del 33 por ciento, con sus herramientas de creación de anuncios impulsadas por IA duplicándose a ocho millones de anunciantes; según las tendencias actuales, está en camino de superar a Google como el negocio de publicidad más grande del mundo. Su último modelo interno llegó con una respuesta apagada, sin embargo, Zuckerberg decidió que construir una IA de codificación importaba más que mantener a sus mejores ingenieros o hacer funcionar Instagram y Facebook de manera confiable. Hay un argumento de que el mercado, y la historia de la moral, están perdiendo el punto. Como argumenta el colaborador de Forbes Jon Markman, los $14.3 mil millones no compraron un modelo en absoluto; compraron una participación cercana a la mitad en Scale AI, el proveedor de los datos de entrenamiento de alta calidad y los entornos de aprendizaje por refuerzo que cada laboratorio fronterizo ahora está buscando. Meta regaló Llama de forma gratuita precisamente porque Zuckerberg apostó a que los modelos se commoditizarían y que el valor duradero residiría en los datos y la distribución, la misma lógica que ya convierte los datos de comportamiento de Meta en retornos publicitarios líderes en la industria. Según esa lectura, calificar a Meta sobre si su nuevo modelo supera un punto de referencia es calificar el examen equivocado. Es un contrapeso genuino, incluso si no hace nada para suavizar el costo humano dentro de la organización de ingeniería, o explicar por qué una empresa que publica ganancias récord eligió desmantelar los equipos que las producen. Las acciones de Meta han bajado alrededor del 18 por ciento en el último año, el más débil de los megacaps, mientras los inversores sopesan esa misma pregunta. Es un patrón que otros ven expandiéndose. Mitchell Hashimoto, el fundador de HashiCorp, advierte que empresas enteras están operando bajo una especie de “psicosis de IA”, enviando rápido bajo la suposición de que los agentes limpiarán el desorden, de la manera en que los ingenieros de Meta bajaron su estándar de calidad y luego vieron cómo cuentas de alto perfil eran hackeadas. La historia de Meta es la versión más extrema hasta ahora: un gigante rentable que, en palabras de uno de sus propios jefes de producto, convirtió su preciada cultura de ingeniería en daños colaterales. El talento que está perdiendo, señala Orosz, será la ganancia de alguien más.